p < 0,05, ¿Criterio mágico para resolver cualquier problema o leyenda urbana?
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Monterrey Gutiérrez, Pedro Monterrey Gutiérrez; Departamento de Matemáticas, Universidad del Rosario, Bogotá, D.C., Colombia
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Os testes de hipóteses são o método de análise melhor conhecido por pesquisadores e utilizado em revistas científicas; mas por sua vez, têm sido fortemente criticados, seu uso tem sido questionado e, em alguns casos restritos pelas inconsistências observadas na sua aplicação. Esse problema é discutido neste artigo, tendo como ponto de partida os Fundamentos da Metodologia Estatística e as diferentes abordagens que historicamente têm sido desenvolvidas para resolver o problema da analise das Hipóteses Estatísticas. Destacando-se um ponto pouco conhecido por alguns: o caráter aleatório do p-valor. Apresentam-se os fundamentos das soluções de Fisher, Neyman-Pearson e Bayesiana e delas são identificadas as inconsistências do procedimento de conduta que orienta identificar um p-valor para compará-lo com o valor do erro de tipo I, que é geralmente considerado como 0,05 - e, posteriormente, decidir as conclusões da análise. Além disso, se identificam recomendações sobre como proceder num problema, e os desafios a serem enfrentados no ensino e no metodológico, para analisar corretamente os dados e determinar a validade das hipóteses de interesse.Palavras-chave: teste de hipóteses de Neyman-Pearson, testes de significância de Fisher, testes de hipóteses Bayesianas, normas deVancouver, p-valor, hipótese nula.Las Pruebas de Hipótesis son el procedimiento de análisis más conocido por los investigadores y utilizado en las revistas científicas pero, a su vez, ellas han sido fuertemente criticadas, su uso ha sido cuestionado y restringido en algunos casos por las inconsistencias observadas en su aplicación. Este problema se analiza, en este artículo, tomando como punto de partida los Fundamentos de la Metodología Estadística y los diferentes enfoques que históricamente se han desarrollado para abordar el problema del análisis de las Hipótesis Estadísticas. Resaltándose un punto poco conocido por algunos: el carácter aleatorio de los valores P. Se presentan los fundamentos de las soluciones de Fisher, Neyman-Pearson y Bayesiana y a partir de ellas se identifican las inconsistencias del procedimiento de conducta que indica identificar un valor P, compararlo con el valor del error de tipo I –que usualmente es considerado como 0,05- y a partir de ahí decidir las conclusiones del análisis. Adicionalmente se identifican recomendaciones sobre cómo proceder en un problema, así como los retos a enfrentar, en lo docente y en lo metodológico, para analizar correctamente los datos y determinar la validez de las hipótesis de interés.Palabras clave: Pruebas de Hipótesis de Neyman-Pearson. Pruebas de Significación de Fisher. Pruebas de Hipótesis Bayesianas. Normasde Vancouver. Valores P. Hipótesis nada.